A IA (Inteligência Artificial) começa a redesenhar uma das etapas mais estratégicas da hospitalidade: a distribuição. No STR (short-term rental), a jornada que antes passava quase obrigatoriamente por plataformas como Airbnb e Booking.com pode ganhar novos intermediários, com assistentes baseados na tecnologia, buscadores conversacionais e agentes autônomos assumindo parte do trabalho de pesquisar, comparar opções e até concluir reservas. Com isso, a disputa deixa de estar apenas nos canais onde o hóspede efetiva a compra e passa a envolver quem consegue influenciar sua decisão.
A mudança ocorre enquanto grandes plataformas ampliam os investimentos em IA e operadores de STR buscam reduzir custos de aquisição, fortalecer marcas e ampliar as vendas diretas. Mais do que uma nova tecnologia, o avanço desses recursos pode alterar a própria lógica da distribuição, colocando dados, relacionamento com o cliente e capacidade de integração no centro da disputa. Para os operadores brasileiros, o desafio é entender quais canais ganharão relevância e quais investimentos serão necessários antes que os agentes de IA passem a participar ativamente das decisões de reserva.
Para Gabriel Fumagalli, CEO da Xtay, as OTAs ainda concentram o controle da jornada de compra no STR, mas a IA pode alterar a dinâmica ao transformar a forma como o viajante encontra e escolhe uma hospedagem. Em vez de navegar por páginas de resultados, ele poderá apresentar suas preferências diretamente a um assistente, que fará a seleção das opções disponíveis.
“O controle está claramente com as OTAs, e o operador paga caro por isso, com comissões de 15 a 20% que se justificam por um ativo chamado influência. A OTA é a vitrine onde o hóspede pesquisa, compara e decide. A IA muda exatamente esse ponto”, diz o executivo, em entrevista ao Hotelier News.
Na avaliação de Fumagalli, as plataformas não devem desaparecer, mas podem assumir uma função diferente à medida que os agentes de IA ganharem espaço. Assim, inventário, pagamento e garantias continuariam sob responsabilidade das OTAs, enquanto a influência sobre a escolha do consumidor migraria para a camada de inteligência responsável pela recomendação.
Para acompanhar essa transformação, Fumagalli afirma que os operadores precisam priorizar a infraestrutura tecnológica antes de simplesmente incorporar novas ferramentas de IA. Entre os pontos citados estão a organização de dados próprios, integração dos sistemas por API, precificação dinâmica e produção de conteúdo estruturado para leitura por máquinas.
“Sem essa base, qualquer iniciativa de IA vira fachada. O maior gap do mercado brasileiro é estrutural: sistemas fechados. Boa parte dos operadores depende de tecnologias sem API aberta, sem integração, sem acesso ao próprio dado”, analisa o CEO.
O executivo pondera, porém, que ainda não é o momento de abandonar as OTAs em favor de uma estratégia exclusivamente voltada aos novos canais. Ele avalia que as próprias plataformas devem liderar parte da adaptação inicial, aproveitando o volume de dados que já possuem e a estrutura completa de compra construída ao longo dos anos.
“O STR ainda possui pouca escala de venda direta, e minha leitura é que as estratégias de distribuição nesses novos canais serão lideradas, num primeiro momento, pelas próprias OTAs. Elas já têm todos os dados e são um marketplace com jornada completa de compra”, endossa.
Ao mesmo tempo, Fumagalli aponta a venda direta como uma frente que os operadores já podem desenvolver. A mudança envolve também o GEO, que amplia a quantidade de fatores considerados para que uma empresa seja encontrada por sistemas baseados em IA. Conteúdo estruturado, dados legíveis por máquina e presença consistente nas fontes consultadas pelos modelos passam a fazer parte da estratégia de distribuição.
“Não é uma escolha binária entre OTA e AI-first, mas sim seguir capturando demanda onde ela está hoje, enquanto se constrói a arquitetura para onde ela vai estar”, pondera.
A relação entre IA e marca também deve ganhar importância. Segundo Fumagalli, sistemas de IA podem considerar avaliações, menções, conteúdo e reputação ao formular recomendações, tornando a presença digital um componente relevante para a descoberta de uma hospedagem. Ele também diferencia a busca genérica por um imóvel da procura direta por uma marca específica.
Para operadores menores, a mudança pode representar tanto uma oportunidade de acesso à distribuição quanto um novo desafio competitivo. Fumagalli entende que um empreendimento de menor porte pode aparecer nas recomendações de um agente de IA caso tenha dados organizados e sistemas conectados. Por outro lado, empresas com maior volume de informações podem utilizar essa base para aprimorar modelos, precificação e personalização.
“A IA democratiza o acesso à distribuição, mas concentra a vantagem em quem controla dados. E controlar dados não é questão de tamanho, é questão de escolha tecnológica”, avalia o CEO.
Na Xtay, o uso da tecnologia já ocorre em diferentes etapas da operação. A empresa utiliza precificação dinâmica conectada aos canais, com ajustes de diárias conforme demanda, sazonalidade e comportamento de pickup. No atendimento, a IA auxilia a comunicação com o hóspede durante a jornada, enquanto recursos de verificação de identidade são utilizados no check-in digital. A tecnologia também apoia atividades de marketing, como produção de criativos, análise de dados e geração de pautas.
Segundo Fumagalli, porém, a estratégia não está baseada em uma única solução capaz de concentrar todas essas funções. A Xtay desenvolveu uma camada proprietária de inteligência para integrar diferentes tecnologias e unificar processos, permitindo incorporar novas aplicações sem isolá-las do restante da operação.
Airbnb amplia IA para além da distribuição
Se a transformação da distribuição pode deslocar parte da jornada para agentes de IA, como aponta Fumagalli, o Airbnb vem atuando em outra frente ao incorporar a tecnologia diretamente à experiência dentro da própria plataforma. A companhia afirma que está reconstruindo sua estrutura para se tornar uma empresa nativa em IA, com aplicações que abrangem desde a descoberta de informações sobre os anúncios até o suporte ao hóspede durante a viagem.
Os resultados dessa estratégia já aparecem no ritmo de desenvolvimento. Segundo o Airbnb, em iniciativas-chave, o intervalo entre a concepção e a entrega de novas ferramentas foi reduzido em até 60%. No segundo trimestre de 2026, a empresa também registrou crescimento de quase 80% no número de funcionalidades e melhorias entregues, na comparação com o mesmo período do ano anterior.
A chamada Edição de Maio de 2026 marcou uma etapa dessa estratégia, ao incorporar recursos de IA em diferentes momentos da viagem. Para os hóspedes, os modelos passaram a gerar destaques a partir das descrições dos anúncios e das avaliações, facilitando a identificação de informações sobre localização, comodidades e adequação para famílias.
A empresa também prepara novos recursos para a comparação entre acomodações. Ainda em 2026, o Airbnb prevê introduzir comparações de espaços geradas por IA, permitindo que os hóspedes analisem diferentes opções a partir dos atributos considerados mais relevantes para cada busca.
Assim, a tecnologia também avança no relacionamento com o cliente. O assistente de IA da plataforma está disponível em mais de 50 idiomas e, segundo a companhia, cerca de 45% das demandas iniciadas por meio da ferramenta são resolvidas sem intervenção de um agente humano.
O Airbnb afirma ainda que o recurso foi classificado como o melhor do setor de viagens. A próxima etapa será levar essa automação para o atendimento por voz. Ainda em 2026, a empresa pretende lançar um assistente de voz baseado em IA para o suporte telefônico, ampliando o uso da tecnologia para além das interações realizadas dentro da plataforma.
IA encurta caminho até a reserva
A discussão sobre a relação da IA com o segmento de STR também chega à forma como o hóspede inicia sua busca. Para Rafael Pinotti, diretor de Revenue Management da Welhome, a ferramenta tende a reduzir o número de etapas necessárias para transformar uma necessidade em uma seleção de hospedagens. Em vez de navegar por filtros e comparar anúncios individualmente, o viajante poderá descrever o que procura em linguagem natural.
“A ideia central é que a IA comprime o funil de descoberta. O hóspede filtra manualmente por preço, número de quartos e comodidades, comparando página por página entre diferentes plataformas”, explica. O executivo pontua que esse processo permite que o sistema interprete uma solicitação mais ampla e encontre correspondências a partir de diferentes características dos anúncios.
O movimento é acompanhado pelos grandes players de tecnologia de viagens, embora Pinotti ressalte que o volume desse tipo de busca ainda seja reduzido nos dados que observou nas principais OTAs. “Esse movimento visa transformar a busca em uma tradução automática de desejo em resultado, em vez de depender do hóspede traduzir sozinho sua necessidade em filtro de plataforma”, acrescenta. Outro possível impacto aparece na atuação do Google.
Para Pinotti, a empresa pode recuperar espaço principalmente na etapa de descoberta, ao interpretar a intenção do viajante e apresentar alternativas compatíveis. Já a participação da companhia no momento da transação ainda dependerá da evolução dos produtos e modelos que estão sendo desenvolvidos. “O Google tende a recuperar protagonismo primeiro na etapa de descoberta, auxiliando na tradução da intenção do hóspede em resultado, entendendo o que ele quer e devolvendo as opções certas”, diz.
A negociação realizada diretamente por agentes de IA também ainda está em uma fase inicial. De acordo com o executivo, sistemas já conseguem executar determinadas decisões recorrentes quando existem parâmetros previamente estabelecidos, como descontos para baixa temporada ou condições de early check-in e late check-out.
A diferença está na negociação propriamente dita. Para chegar a um modelo capaz de avaliar preço, política e condição de forma autônoma, considerando diferentes circunstâncias de cada reserva, os sistemas ainda precisam evoluir. Pinotti entende que o mercado atualmente está mais próximo de ensinar a tecnologia a operar dentro de regras do que de permitir que ela negocie sem parâmetros.
Outro ponto ainda sem definição é o custo dessa nova camada de distribuição. Pinotti destaca que não está claro se transações mediadas por agentes de IA terão uma cobrança adicional em relação ao modelo de comissão das OTAs. Também será necessário entender como funcionará a publicidade nesses ambientes de busca.
“Outro ponto é como vai funcionar a estrutura de anúncios pagos dentro desses ambientes de busca por IA, no estilo Google Ads ou Meta Ads, para quem quiser impulsionar visibilidade de anúncio”, enfatiza o executivo.
Por outro lado, o avanço das reservas diretas pode produzir um efeito oposto sobre os custos. Caso ganhem participação, esses canais podem reduzir a dependência das comissões pagas às OTAs em determinadas operações. Como os modelos ainda estão em fase de testes, o diretor considera prematuro projetar como ficará a estrutura definitiva de distribuição.
Para os operadores, Pinotti aponta três frentes de preparação: estrutura, dados e pessoas. A primeira deve permitir automação e integração com os novos canais de busca. A segunda precisa sustentar o acompanhamento de desempenho por canal e comportamento do mercado. Já a terceira envolve profissionais capazes de interpretar as informações e transformá-las em decisões de negócio.
“Os investimentos mais importantes, na minha visão, hoje passam por três frentes. Estrutura, para suportar automação e integração com esses novos canais de busca. Dados, com robustez capaz de acompanhar indicadores de performance por canal, comportamento de mercado e resultado de forma consistente. Pessoas, com perfil analítico e capacidade de transformar dado em decisão, e visão de negócio aplicada a esse futuro breve”, conclui.
(*) Crédito das fotos: Divulgação
